Protección de la propiedad intelectual en la industria de la conducción autónoma
Según un informe publicado por la Organización Mundial de la Salud en 2018, el número de muertes causadas por accidentes de tráfico en todo el mundo alcanza los 1,35 millones cada año. Esto significa que cada 20 segundos, una persona pierde la vida a causa de accidentes de tráfico. Por lo tanto, la OMS espera que alrededor de 2020 el número de víctimas causadas por accidentes de tráfico en el mundo se reduzca en un 50%, lo que no es un número pequeño.
Según un informe publicado por el Ministerio de Gestión de Emergencias de China en 2019, China tiene una alta incidencia de accidentes de tráfico, que ocurren principalmente durante las horas pico de desplazamientos. Los accidentes de tráfico frecuentes se producen por colisiones entre vehículos que no respetan las normas de circulación y peatones, vehículos eléctricos y motocicletas. En segundo lugar, si los conductores que conducen coches enojados o coches señores conducen maliciosamente otros coches, son propensos a sufrir accidentes de tráfico.
Los datos muestran que en 2019, el número de personas heridas en accidentes de tráfico en todo el país fue de 221.309 y el número de muertes llegó a 56.934. Al mismo tiempo, las pérdidas económicas directas causadas por los atascos en mi país ascienden a 250 mil millones de yuanes cada año, lo que equivale al 5-8% del PIB de mi país, especialmente en ciudades de primer nivel como Beijing, Shanghai y China. En Guangzhou, los costes diarios de gestión relacionados con los atascos alcanzan los 65.438 millones de yuanes. Debido a que los atascos son lentos y desperdician gasolina, los trabajadores de oficina no pueden crear valor mientras están atrapados en la carretera. Las materias primas que necesitan las fábricas no pueden enviarse, y las pérdidas económicas indirectas también son enormes.
En este estancamiento, la conducción autónoma se ha desarrollado gradualmente y se ha convertido en una de las tecnologías importantes para resolver los problemas de tráfico de China. Según datos de Waymo, una empresa de conducción autónoma propiedad de Google, la tecnología de los vehículos autónomos puede acortar la distancia segura y el tiempo de viaje más corto en coche se puede acortar de 0,9 segundos a 0,2 segundos. El semáforo en rojo se pone verde y los coches circulan uno tras otro, perdiendo el tiempo. Si todos los coches utilizan conducción autónoma, básicamente podrían arrancar juntos, lo que puede reducir en gran medida el tiempo que pasan viajando juntos.
Con la reducción del tiempo de viaje, la capacidad del tráfico naturalmente mejorará enormemente y se espera que la eficiencia de las comunicaciones aumente entre un 45% y aproximadamente un 130%. Teniendo en cuenta la incertidumbre de las nuevas tecnologías, se estima de manera conservadora que después de la plena popularización de la tecnología de vehículos autónomos, la capacidad de tráfico efectiva de cada carril aumentará entre un 60% y un 80%. Gracias al transporte conveniente, menos atascos y más gente conduciendo, el flujo de tráfico total aumentará entre un 5% y un 15%.
Pero para alcanzar este nivel, el nivel de conducción autónoma debe alcanzar al menos L3-L4. Según los estándares de conducción inteligente definidos por la Sociedad Internacional de Ingenieros Automotrices, el nivel L3 puede realizar la mayoría de las operaciones de conducción del vehículo. Y el nivel L4 permite que el vehículo complete todas las operaciones de conducción, excepto los tramos especiales de la carretera. Significa que con la tecnología L3, la gente no puede vivir sin el volante, pero L4 sí.
La investigación y el desarrollo de la conducción autónoma llevan décadas realizándose. La razón por la que esto es posible ahora se debe al auge de la tecnología de inteligencia artificial y la tecnología de visión por computadora, así como a la actualización de varios sensores MEMS. China tiene la posibilidad de realizar la conducción autónoma. Y debido a que la cadena industrial de la conducción autónoma es particularmente larga e involucra inteligencia artificial, comunicaciones, tecnología de semiconductores y tecnología automotriz, y cubre la mayoría de las cadenas industriales nacionales de nuevas tecnologías, el tamaño potencial del mercado de la conducción autónoma es extremadamente enorme.
Con la madurez gradual de la tecnología de la cadena industrial inteligente de China y la promoción de políticas nacionales, muchos capitales han ingresado al mercado. Tras décadas de desarrollo tecnológico, llega la comercialización de la conducción autónoma en China.
En este momento, empresas de tecnología reconocidas y gigantes automovilísticos tradicionales nacionales y extranjeros están implementando activamente la conducción autónoma, como Waymo, propiedad de Google, Cruise, propiedad de General Motors, Argo, propiedad de Ford, Silicon Valley. startup Aurora y Delphi Automotive, entre otros. Así como en él participaron Baidu, Huawei, DJI, BMW, Toyota, Volvo, Ma Xiaozhixing, Tesla y muchos otros gigantes tecnológicos, se puede decir que los ocho inmortales cruzaron el mar, mostrando cada uno sus poderes mágicos.
Sin embargo, como primera empresa en implementar la conducción autónoma, los vehículos de nueva energía de Tesla han sufrido accidentes repetidamente, lo que ha ensombrecido el desarrollo de la conducción autónoma. ¿La tecnología existente de Tesla aún está inmadura? ¿Falsa propaganda?
Necesitamos conocer los tres sistemas necesarios para la conducción autónoma, que se utilizan para la percepción, la toma de decisiones y la ejecución.
El objetivo final del sistema de conducción autónoma es reemplazar la conducción manual, por lo que necesita simular los métodos de procesamiento humano, percibir el entorno a través de los cinco sentidos y transmitir los datos recopilados al cerebro para que el cerebro juzgue y produzca la información recopilada; cerebro, dando información al cuerpo humano y las extremidades actuarán de acuerdo con las instrucciones dadas por el cerebro.
Por lo tanto, los "cinco sentidos" de la conducción autónoma deben detectar el entorno, la ubicación, la velocidad, la presión y otra información; el "cerebro" de la conducción autónoma incluye principalmente: sistema operativo, circuito integrado, IA; El "cerebro" del "Cuerpo" de conducción autónoma incluye: control de potencia, control de dirección y otros controles.
Los "cinco sentidos" de la conducción autónoma pueden ser sustituidos por una variedad de sensores, entre los que los sensores visuales, los sensores de radar y los sensores de infrarrojos son los tres sensores más utilizados. Los más populares son, naturalmente, los sensores de visión y los sensores de radar. Los sensores de radar se pueden dividir en tres tipos: radar de ondas milimétricas, radar lidar y radar ultrasónico. Los ingenieros generales de algoritmos de piloto automático creen que la fusión de múltiples sensores es la clave para realizar el piloto automático.
El principio de fusión multisensor es un proceso de procesamiento de información que utiliza tecnología informática para analizar de manera integral la información y los datos recopilados por varios sensores, evaluarlos de manera integral y tomar decisiones. De hecho, la elección de Tesla de la visualización pura ha renovado la comprensión de muchos ingenieros. Aunque Tesla está equipado con un radar de ondas milimétricas, este no puede identificar el color de la imagen, no es sensible a objetivos horizontales y no reconoce bien objetos más pequeños, por lo que carece de información de elevación.
Las desventajas del radar de ondas milimétricas dificultan la prohibición individual de objetos como tapas de alcantarilla y señales. Al mismo tiempo, el radar de ondas milimétricas no es sensible al color, por lo que el seguimiento de objetos blancos estacionarios se reducirá considerablemente. Si el sistema de conducción autónoma confía demasiado en los datos del radar de ondas milimétricas, el coche evitará automáticamente el peligro o frenará al pasar por debajo de una tapa de alcantarilla o una señal, provocando que el conductor colapse. Por lo tanto, cuando Tesla combina los resultados de la percepción visual con los resultados del radar de ondas milimétricas, si los resultados de la percepción son inconsistentes, Tesla elige creer en la percepción visual e ignorar la detección de ondas milimétricas.
Sin embargo, la percepción visual depende de la cámara integrada. Como elemento sensor de luz, la cámara es extremadamente sensible a los cambios en la intensidad de la luz del entorno, lo que tendrá un gran impacto en la precisión. de la imagen de la cámara, por lo que los cambios en el clima y el entorno restringirán el sistema de conducción totalmente autónomo de Tesla. Para cumplir con los requisitos de la conducción autónoma a nivel de percepción visual, el algoritmo del sistema, la potencia informática y la capacidad de toma de decisiones son muy exigentes.
Sin embargo, el modo de piloto automático de Tesla ha provocado accidentes en repetidas ocasiones. En mayo de 2016, un hombre en Estados Unidos activó el modo de conducción autónoma detrás de un Tesla Model S y chocó por detrás a un camión semirremolque, lo que provocó su muerte en el acto. Lo mismo ocurrió a principios de 2018, cuando un hombre encendió la función de piloto automático de un Tesla Model S y se estrelló contra un camión de bomberos. Por lo tanto, muchos accidentes también indican indirectamente que el sistema de conducción automática de Tesla tiene problemas considerables.
A diferencia de la percepción visual de la conducción autónoma de Tesla, Huawei utiliza tres lidares para fusionar datos con sensores como cámaras y radares de ondas milimétricas. Además, Huawei promueve que el costo del lidar de alto rendimiento de 96 líneas bajará a 200 dólares o incluso 65.438+000 dólares.
Lidar consta de un transmisor, un receptor, un manipulador de haz y un sistema de procesamiento de información. El principio de funcionamiento es utilizar el láser emitido por el transmisor, calcular la diferencia de tiempo y la diferencia de fase a través del receptor, utilizar el número de líneas láser para dibujar una imagen de nube de puntos tridimensional y establecer información de imagen del entorno circundante.
Debido al diferente número de líneas, las imágenes creadas por lidar también son diferentes. Por lo tanto, para utilizar la tecnología de imágenes LIDAR para lograr una conducción autónoma, el número de líneas LIDAR debe alcanzar al menos 16 líneas para lograr el modelado y la obtención de imágenes en 3D. Aunque lidar tiene imágenes claras y el mejor rendimiento general, también tiene un defecto: es caro.
Según el sistema de conducción autónoma Huawei HI del Extreme Focus Alpha S, está equipado con tres lidares de 96 líneas y 13 cámaras, además de seis radares de ondas milimétricas, 1 sistema de navegación inercial de techo y 1 controlador de dominio. Esta configuración es definitivamente comparable a la de Tesla, pero a Huawei le resulta difícil alcanzar 1.000 kilómetros de conducción autónoma sin interferencias, lo que supera el precio del lidar de 96 líneas de 200 dólares.
Como líder en tecnología lidar, el lidar de 16 líneas de Veledon cuesta hasta 4000 dólares y el lidar de 128 líneas cuesta más de 80 000 dólares. Un precio tan alto es también la razón por la que Tesla abandonó el LIDAR.
Sin embargo, según los datos, con la popularización de la tecnología de conducción autónoma, a partir de 2025, se espera que 6 millones de coches nuevos en todo el mundo estén equipados con lidar cada año. Para entonces, se espera que el tamaño del mercado de lidar supere los 5.000 millones de dólares y los precios también caerán significativamente.
En la actualidad, la startup nacional Sagitar Juchuang ha reducido el precio del lidar de estado sólido de 125 líneas a 1.898 dólares estadounidenses. Sagitar Juchuang también proporciona el lidar de 96 líneas que se utiliza actualmente en el sistema de conducción autónoma HI de Huawei. Aunque Sagitar Jutron ha reducido significativamente el precio del lidar, el costo de compra de un solo lidar supera con creces los 200 dólares estadounidenses. Entonces, el jefe de Meituan, Wang Xing, se burló públicamente de Huawei en Weibo, diciendo que Huawei es tan capaz de engañar a la gente como Tesla.
La estrategia de Huawei es muy clara: popularizar la conducción totalmente autónoma de Huawei mediante ventas deficitarias, y reducir costes y lograr rentabilidad mediante la producción en masa en el futuro. Sin embargo, los componentes de los sensores MEMS, el núcleo del lidar, están monopolizados por los gigantes de la electrónica europeos y americanos.
Los principales mercados de chips de control y chips analógicos relacionados con los sistemas ópticos de procesamiento de información están básicamente monopolizados por empresas de semiconductores estadounidenses. En particular, el 90% de los principales chips de control para lidar están controlados por la empresa estadounidense Xilinx. Actualmente, Huawei está sancionada por Estados Unidos y es básicamente imposible obtener repuestos extranjeros.
En este momento, tengo que admirar la previsión de Huawei, porque Huawei ha estado trabajando duro en el campo de los semiconductores optoelectrónicos durante mucho tiempo. En 2012 y 2013 adquirió la British Photonics Integration Company y la belga Caliopa Company, respectivamente. Ambas empresas se dedican al desarrollo de tecnología fotónica de silicio. A través de estas dos adquisiciones, Huawei se convirtió en la primera empresa en China en dominar la tecnología fotónica de silicio. En la actualidad, Huawei se ha convertido en la primera empresa mundial en el campo de la optoelectrónica, pero no se ha olvidado de estar preparado para los peligros en tiempos de paz.
Huawei ha invertido en varias empresas relacionadas con sensores lidar MEME, como Huizong Guangxin y Nanjing Core Vision. En junio de este año, también invirtió en Changguang Huaxin. Changguang Huaxin es la única empresa de investigación y desarrollo de chips láser en China. Se puede entender que los productos de Changguang Huaxin son nuestras tecnologías y productos chinos y tienen derechos de propiedad intelectual independientes. Al mismo tiempo, contamos con una plataforma de proceso y una línea de producción completas. Huawei puede comprar productos Changguang Huaxin independientemente de los estadounidenses.
Huawei cree que esto todavía no es confiable, por lo que Huawei HiSilicon invirtió 1.800 millones de yuanes en la construcción de una fábrica de chips ópticos Huawei HiSilicon en Wuhan en 2019. Cabe mencionar que Huawei decidió instalar una fábrica de chips ópticos en Wuhan porque Wuhan es el valle óptico más grande de China, similar a Silicon Valley en Estados Unidos, y se especializa en el desarrollo tecnológico en un campo determinado.
Al mismo tiempo, Wuhan Optics Valley es también la base de I+D más grande del país para dispositivos optoelectrónicos. Sus capacidades de investigación científica y técnicas ocupan el cuarto lugar en el país después de Beijing, Shanghai y Shenzhen. Por lo tanto, Huawei utiliza este lugar para integrar los recursos y tecnologías de toda la empresa Optics Valley, desarrollar el hábito de China de concentrarse en cosas grandes, romper el bloqueo tecnológico de EE. UU. de una sola vez y al mismo tiempo reducir el precio del lidar a un precio de ganga, haciendo futuros vehículos de nueva energía El precio es más barato.
El viaje de Huawei no ha sido fácil, pero con la profundización del 5G en China, la principal tecnología china C-V2X se ha convertido en un estándar internacional para el Internet de los vehículos. V2X es una tecnología de comunicación inalámbrica montada en vehículos y una tecnología clave para realizar la interconexión entre los vehículos y todo. En el futuro, los teléfonos móviles se podrán conectar a través de los automóviles, e incluso los refrigeradores y televisores de las casas y todos los automóviles en la carretera podrán conectarse por completo.
V2X se ha convertido en un estándar internacional, lo que significa que todas las redes de vehículos de nueva energía producidas en varios países utilizarán esta tecnología en el futuro. Huawei está trabajando en 5G, por lo que confiar en la tecnología C-V2X puede mejorar enormemente la seguridad y la comodidad de la conducción autónoma. Debido a que en el futuro habrá transmisión de datos entre automóviles, no importa si la vista del automóvil está bloqueada. Si hay un sistema de transmisión de datos, sabrás dónde estás.
Por tanto, no es difícil para Huawei superar a Tesla en el campo de la conducción autónoma, pero llevará algún tiempo romper por completo el bloqueo tecnológico estadounidense.
Lao Tzu dijo: La razón por la que el cielo y la tierra pueden durar y vivir para siempre es porque no nacieron por sí mismos. En el camino, Huawei ha tenido un solo objetivo. Sólo arraigándonos en la tecnología, creando constantemente nuevas tecnologías y promoviendo el desarrollo humano podremos seguir prosperando. También espero que Huawei vaya más allá.